Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 2 No. 2 (2021) 108 – 112 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Uji Plagiarism pada Tugas Mahasiswa Menggunakan Algoritma Winnowing
Moh Sadly Ramli 1 , Sugiarto Cokrowibowo 2 , Muh Fahmi Rustan 3 1,2,3 Informatika, Teknik, Universitas Sulawesi Barat
1 muhsadly11@gmail.com * , 2 sugiarto.cokrowibowo@unsulbar.ac.id, 3 muhfahmi@unsulbar.ac.id

## Abstract
Plagiarism is the act of taking or plagiarizing the work, ideas or ideas of others either intentionally or unintentionally and claiming to be one's own work without mentioning the source or author. Often students plagiarize assignments given by the lecturer so that sometimes students just copy other people's assignments to complete the assignment. So that this can lead to dependence  on  other  people  in  doing  assignments and not  being able  to  independently  carry  out assignments  given by  the lecturer. Currently, many plagiarism detection systems have been created to help reduce the level of plagiarism, one of which is the winnowing algorithm. In this study the authors used the winnowing algorithm to detect plagiarism in student assignments, namely  programming  source  code,  from  the  results  of  research  conducted on  10  student  assignments  using  the  winnowing algorithm  produced  various  similarity  values  as  a  percentage  of  similarity  between  two  students  tasks  compared.  With  an average value of the overall similarity of the 10 tasks, namely 75.12%.
Keywords: winnowing algorithm, plagiarism, similarity, student assignments

## Abstrak
Plagiarism adalah sebuah tindakan mengambil atau menjiplak karya, gagasan atau ide-ide orang lain baik sengaja maupun tidak sengaja dan mengklaim sebagai karya sendiri tanpa menyebutkan sumber atau penulisnya. Seringkali mahasiswa melakukan plagiat  pada  tugas  yang  diberikan  oleh  dosen  sehingga  terkadang  mahasiswa  hanya  menyalin  tugas  orang  lain  untuk menyelesaikan  tugas  tersebut.  Sehingga  hal  ini  bisa  menyebabkan  adanya  ketergantungan  kepada  orang  lain  dalam mengerjakan tugas dan tidak dapat secara mandiri mengerjakan tugas yang diberikan oleh dosen. Sekarang telah banyak sistem pendeteksi plagiarism yang dibuat untuk membantu mengurangi tingkat plagiarism salah satunya yaitu algoritma winnowing. Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  algoritma  winnowing  untuk  mendeteksi  plagiarism  pada  tugas  mahasiswa  yaitu source code pemrograman, dari hasil penelitian yang telah dilakukan terhadap 10 tugas mahasiswa menggunakan algoritma winnowing  menghasilkan  nilai  similarity  yang  beragam  sebagai  persentase  kesamaan  antara  2  tugas  yang  dibandingkan. Dengan rata-rata nilai similarity keseluruhan dari 10 tugas yaitu 75,12 %.
Kata kunci: algoritma winnowing, plagiarism, similarity, tugas mahasiswa

## 1. Pendahuluan
Saat  ini  perkembangan  teknologi  sangatlah  pesat  dan kini  telah  mencakup  beberapa  bidang,  salah  satunya yaitu  bidang  pendidikan.  Dengan  perkembangannya, metode  pembelajaran  kini  beralih  menjadi  berbasis teknologi  dengan  berbagai  platform  yang  tersedia. Apalagi ditengah pandemi COVID-19 saat ini tentunya sangat bermanfaat bagi bidang pendidikan dikarenakan adanya  himbauan  dari  pemerintah  untuk  tetap  belajar dari  rumah.  Namun  tak  sedikit  pula  mahasiswa menyalahgunakan  teknologi  informasi  ketika  sedang mengerjakan  tugas  yang  diberikan  oleh  dosen,  salah satunya yaitu tindakan plagiarism .
Plagiarism adalah  sebuah  tindakan  mengambil  atau menjiplak  karya,  gagasan  atau  ide-ide  orang  lain  baik sengaja maupun tidak sengaja dan mengeklaim sebagai
karya  sendiri  tanpa  menyebutkan  sumber  atau penulisnya [1]
Seringkali  mahasiswa  melakukan  plagiat  pada  tugas yang  diberikan  oleh  dosen  sehingga  terkadang mahasiswa  hanya  menyalin  tugas  orang  lain  untuk menyelesaikan  tugas  tersebut.  Sehingga  hal  ini  bisa menyebabkan adanya  ketergantungan kepada orang lain dalam mengerjakan tugas dan tidak dapat secara mandiri mengerjakan  tugas  yang  diberikan  oleh  dosen.  Pada penelitian  ini  tugas  yang  akan  di  uji  plagiatnya  adalah tugas  source  code  pemrograman  dengan  bahasa pemrograman java.
Kita  tahu  sendiri  bahwa  di  bidang  pemrograman  tidak mempunyai pedoman ataupun standar kutipan layaknya teks  essai  atau  karya  tulis  ilmiah  untuk  penyebutan
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST ) Vol. 2 No. 2 (2021)
sumbernya  namun  hal  ini  akan  tetap  menjadi  sebuah masalah pelanggaran hak cipta.
Salah  satu  metode  dalam  mendeteksi  plagiarism  yaitu metode  dokumen  fingerprinting  dimana  metode  ini menulusuri  setiap  karakter  untuk  mengkonversinya menjadi  sebuah  bilangan  yang  disebut  teknik  hashing yang  kemudian  akan  menghasilkan  nilai  fingerprint sebagai acuan dalam menghitung kesamaan kata [2].
Algoritma winnowing adalah salah satu algoritma yang dapat melakukan metode dokumen fingerprinting untuk mendeteksi plagiarism . Pendeteksian plagiarism source code pemrograman menggunakan algoritma winnowing memiliki  tahapan  yaitu  pertama  input  teks,  Pada  tahap ini  akan  di  input  2  file  teks  yang  ingin  di  uji  tingkat plagiasinya.  Tahap  selanjutnya  yaitu preprocessing , tahap  ini  seluruh  teks  akan  melalu  proses  manipulasi teks dimana seluruh karakter yang tidak relevan seperti simbol dan spasi akan diahpus lalu seluruh huruf kapital akan  diubah  menjadi  huruf  kecil.  Tahapan  selanjutnya adalah  pembentukan  rangkaian  k-gram,  yaitu  tahapan akan dibentuk rangkaian karakter dengan panjang k dari hasil preprocessing sebelumnya. Panjang k disini berupa parameter  yang  di  input  atau  ditentukan  oleh  user  [3]. Selanjutnya adalah tahapan perhitungan nilai hash, tahap ini  yaitu  menghitung  nilai  hash  dari  pembentukan rangkaian  k-gram  untuk  mengubah  karakter  menjadi sebuah  kode  atau  nilai  yang  kemudian  akan  menjadi penanda  dalam  mendapat  informasi  [4].  Tahap selanjutnya adalah pembentukan window , tahap ini nilai hash yang telah diperoleh akan dibagi ke dalam window yang  berukuran w. Dimana w adalah  nilai  parameter yang di input atau ditentukan oleh user [5]. Selanjutnya adalah tahapan pemilihan nilai fingerprint, pada tahapan ini  akan  dipilih  nilai  hash  terkecil  dari  setiap window untuk dijadikan nilai fingerprint , jika terdapat nilai hash yang  sama  maka  akan  diambil  nilai  hash  yang  paling kanan  untuk  dijadikan  nilai fingerprint [4] . Tahap terakhir  adalah  persamaan jaccard  coefficient ,  yaitu Nilai fingerprint yang diperoleh akan digunakan dalam persamaan jaccard coefficient untuk mengukur persentase kesamaan teks.
Dalam  penelitian  ini  penulis  memaparkan  beberapa penelitian terdahulu yang digunakan sebagai ajuan dari penelitian  ini  yaitu  memberikan  rekomendasi  untuk menggunakan  algoritma  winnowing  ataupun  algoritma lain  yang  memiliki  metode  sama  dalam  mendeteksi plagiat  diantaranya  yaitu  : automatic  essay  grading system  for  japanese  language  examination  using winnowing algorithm [5] , detecting documents plagiarism  using  winnowing  algorithm  and  k-gram method [6] ,  rabin-karp  and  winnowing  algorithm  fot statistics  of  text  document  plagiarism  detection [7] , deteksi kemiripan dokumen bahasa indonesia menggunakan  algoritma  smithwaterman  dan  algoritma nazief & andriani [8], the implementation of winnowing algorithm  for  plagiarism  detection  in  moodle-based  e- learning [4] , analisis perbandingan algoritma rabin-karp
dan  levenshtein  distance  dalam  menghitung  kemiripan teks [9] , aplikasi  pendeteksi  dugaan  awal  plagiarisme pada tugas siswa dan mahasiswa berdasarkan kemiripan isi  teks  menggunakan  algoritma  levenshtein  distance [10] .
Dari  penelitian-penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya tentunya memiliki perbedaan dengan penelitian ini yaitu pada  objek  yang  di  teliti.  Dari  permasalahan  yang  ada tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini yaitu untuk mengetahui  hasil  uji  plagiarism  pada  tugas  mahasiswa dalam  hal  ini  adalah  source  code  pemrograman menggunakan  algoritma  winnowing.  Manfaat  dari  dari penelitian  ini  yaitu  diharapkan  dapat  memudahkan dalam mendeteksi plagiat pada tugas mahasiswa.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  berisi  langkah-langkah  yang  akan dilakukan  dalam  penelitian  ini  yang  terdiri  dari pengumpulan data dan menghitung similarity menggunakan algoritma winnowing
2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan proses untuk mengumpulkan data yang berguna untuk penelitian yang dilakukan.  Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  studi  dokumen.  Studi dokumen  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  dari berbagai dokumen dalam hal ini tugas mahasiswa untuk kemudian dilakukan analisis terhadap data tersebut serta hasil dari penelitian yang dilakukan sebelumnya.
2.2  Menghitung Similarity Menggunakan  Algoritma Winnowing
Algoritma  winnowing  digunakan  untuk  mendapatkan nilai similarity pada tugas mahasiswa. Tahapannya yaitu sebagai berikut:
2.2.1 Input Teks
Tahap  ini  akan  di  input  teks  yang  ingin  diuji  tingkat plagiasinya.  Dimana  teksnya  adalah source  code pemrograman java seperti Gambar 1.
int n = sc.nextInt(); System.out.println("Output: ");
Gambar 1. Contoh Input Teks

## 2.2.2 Preprocessing
Tahapan  ini  inputan  teks  akan  melalui  manipulasi  teks yaitu  mengubah  menjadi  huruf  kecil,  menghapus simbol-simbol dan karakter spasi seperti Gambar 2.

## intnscnextintsystemoutprintlnoutput
Gambar 2. Tahapan Preprocessing
2.2.3 Pembentukan Rangkaian K-Gram
Tahapan ini akan dibentuk rangkaian karakter sesuai dengan pankang k secara berkelanjutan.

## Gambar 3. Contoh Tahapan Rangkaian K-Gram
Pada  gambar  3  dapat  dilihat  contoh  tahapan  untuk membuat  rangkaian  k-gram dengan  nilai  k-gram =  2 dimana rangkaian 1 yaitu diambil dari karakter pertama hingga k lalu rangkaian selanjutnya diambil dari karakter kedua hingga k dan seterusnya. Untuk hasil rangkaian k- gram  dari  hasil preprocessing diatas  yaitu  seperti Gambar 4.
in nt tn ns sc cn ne ex xt ti in nt ts sy ys st te em mo ou ut tp pr ri in nt tl 1n no ou ut tp pu ut

## Gambar 4. Hasil Rangkaian K-Gram
2.2.4 Perhitungan Nilai Hash
Tahapan ini seluruh rangkaian yang telah dibentuk akan diubah  menjadi  nilai  atau  kode  yang  menjadi  penanda dari  rangkaian  karakter  tersebut.  Nilai  hash  dihasilkan dari fungsi hash yang mana fungsi tersebut dapat dilihat pada persamaan 1.
𝐻 = 𝑐 1 ∗ 𝑏 (𝑘−1) +   𝑐 2 ∗   𝑏 (𝑘−2) +   … + 𝑐 𝑘 ∗ 𝑏 (𝑘−𝑘) (1)
Dengan H adalah nilai hash, c adalah nilai ascii karakter, b adalah bilangan prima, dan k adalah banyak karakter [2].
Dapat  dilihat  pada  persamaan  (1)  terdapat  suatu keterangan  yaitu  b  yang  merupakan  bilangan  prima.  b disini  merupakan  nilai  parameter  yang  bebas  dan ditentukan oleh user.
2.2.5 Pembentukan Window
Pada  proses  ini  nilai  hash  yang  telah  diperoleh  akan dibagi ke dalam window yang berukuran w .
Gambar 5. Contoh Pembentukan window
Pada  gambar  5  dapat  dilihat  contoh  pembentukan window dengan  nilai w =  2,  dimana  di  setiap window terdapat dua nilai hash. Window 1 dimulai dari nilai hash
yang pertama hingga w , window 2 dimulai dari nilai hash yang  kedua  hingga w dan  seterusnya.  Untuk  hasil pembentukan window dapat dilihat pada gambar 6.
|320 336 | |336 342 | |342 335 | |335 329 | |329 308 | |308 321 | |321 322 | |322 356 | |356 337 | |337 320 | |320 336 | |336 347 | |347 351 | |351 357 | |357 346 | |346 333 | |333 311 | |311 329 | |329 339 | |339 350 | |350 344 | |344 338 | |338 333 | |333 320 | |320 336 | |336 340 | |340 326 | |326 331 | |331 339 | |339 350 | |350 344 | |344 341 | |341 350 |
Gambar 6. Hasil Pembentukan Window
Dapat dilihat pada gambar 6 hasil pembentukan window dengan total window yang terbentuk sebanyak 33.
2.2.6 Pemilihan Nilai Fingerprtint
Tahapan  ini  akan  dipilih  nilai  hash  terkecil  dari  setiap window untuk  dijadikan  nilai fingerprint, jika  terdapat nilai hash yang sama maka akan diambil nilai hash yang paling  kanan  untuk  dijadikan  nilai fingerprint. Untuk nilai fingerprint yang telah dipilih adalah Gambar 7.
320, 336, 335, 329, 308, 321, 322, 337, 347, 351,
346, 333, 311, 339, 344, 338, 326, 331, 341
Gambar 7. Nilai Fingerprint yang dipilih
2.2.7 Persamaan Jaccard Coefficient
Untuk  mengukur  nilai  kesamaan  atau similarity digunakan  persamaan jaccard  coefisient. Untuk pesamaannya dapat dilihat pada persamaan 2.
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑥, 𝑦) = |𝑥 ∩ 𝑦| |𝑥 ∪ 𝑦| × 100 % (2)
Dengan x adalah nilai fingerprint teks 1, y adalah nilai fingerprint teks 2, x ∩ y adalah jumlah fingerprint yang sama dan x ∪ y adalah total seluruh fingerprint [11] .
Dapat  dilihat  pada  persamaan  (2)  untuk  mencari similarity antara 2 teks maka terlebih dahulu akan dicari jumlah fingerprint yang sama antara teks 1 dan teks 2, lalu dimasukkan ke dalam persamaan (2).

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada tahap ini menjelaskan tentang mengenai rancangan dari sistem serta menjelaskan tentang implementasi yang ada.
3.1 Rancangan Sistem
Penjelasan  mengenai  rancangan  sistem  algortima winnowing  guna  mendeteksi plagirism pada  tugas mahasiswa dapat dilihat pada gambar berikut.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST ) Vol. 2 No. 2 (2021)

## Gambar 8. Rancangan Sistem
Dari gambar 8. Dapat dilihat bahwa sistem dimulai dari penginputan folder tugas dimana isi dari folder tersebut merupakan  file  tugas  yang  akan  diuji  tingkat plagiasinya, ekstensi dari tugas yang diuji yaitu (.java). Setelah folder di input maka file yang berada di folder tersebut akan dibaca oleh sistem, kemudian akan di input parameter k dan w yang  ditentukan  oleh  user  lalu selanjutnya  akan  di  proses  pada  algoritma  winnowing untuk  menghasilkan  persentase  kemiripan  ( similarity ) dari setiap tugas atau file yang diuji.
3.2 Implementasi
Tahap implementasi merupakan tahap untuk menjelaskan  implementasi  dari  tahap  analisa  yang dilakukan. Pengimplementasian penelitian ini menggunakan javaFx untuk membuat tampilan sistem.
a. Antarmuka form utama Antarmuka  form  utama  berisi  tampilan  tambah folder, input parameter dan hasil similarity .

## Gambar 9. Antarmuka Form Utama
b. Antarmuka info text
Antarmuka info text berisi tampilan text dari file yang ditambahkan pada form utama.
Gambar 10. Antarmuka Info Text

## 3.3 Algoritma Winnowing
Pada pengujian ini diuji beberapa nilai parameter untuk mengetahui  tingkat  akurasi  nilai similarity yang dihasilkan.  Untuk  sampel  tugas  yang  diuji  pada pengujian  ini  yaitu  tugas  Hasna  dan  Ulil  Amri.  Nilai parameter yang akan diuji yaitu nilai k dan nilai w yang akan diuraikan pada tabel berikut.
Tabel  1.Hasil Pengujian Parameter Nilai k dan Nilai w No K-Gram ( k) Window (w) Similarity 1. 2 2 2 2 2 4 6 8 61,29 % 52,87 % 41,33 % 37,87 % 2 3 4 4 4 4 4 6 6 6 6 8 8 8 8 2 4 6 8 2 4 6 8 2 4 6 8 37,16 & 29,43 % 23,88 % 20,37 % 23,41 % 19,26 % 16,03 % 15,50 % 13,74 % 11,47 % 8,92 % 8,05 %
Dari tabel 1 dapat dilihat kombinasi parameter antara k dan w bahwa  semakin  besar  kombinasi  parameter tersebut maka akan kecil nilai similarity yang dihasilkan begitupun sebaliknya. Dengan demikian untuk pemilihan nilai parameter pada pengujian ini digunakan kombinasi  nilai k =  2  dan w =  2  karena  semakin  kecil nilai  kombinasi  parameter  akan  semakin  banyak potongan kata yang bisa diperoleh untuk meningkatkan peluang menemukan kesamaan antara dua sampel yang dibandingkan.
Untuk parameter nilai b akan diuji pada tabel tersendiri karena  pengaruh  terhadap similarity tidak  terlalu signifikan.  Untuk  pengujian  nilai  b dapat  dilihat  pada tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Pengujian Parameter nilai b
Nilai Bilangan Prima (b) Similarity 2 3 4 5 6 7 61,29 % 61,11 % 65,74 % 61,01 % 61,41 % 62,77 %
Dapat dilihat pada tabel 2 pengujian terhadap parameter nilai b dengan nilai k = 2 dan nilai w = 2. Perbedaan nilai parameter b tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap nilai similarity yang dihasilkan.
3.3.1 Hasil Uji Coba Pengujian Pada Tugas Mahasiswa Pada pengujian ini akan diambil secara random sampel sebanyak 10 tugas mahasiswa prodi teknik informatika Universitas  Sulawesi  Barat  angkatan  2020  berupa source code pemrograman yaitu mata kuliah Algoritma
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST ) Vol. 2 No. 2 (2021)
dan  Struktur  Data  yang  kemudian  akan  menghasilkan nilai similarity antara  tugas  yang  dibandingkan. Pengujian tugas ini yaitu akan diuji sampel per sampel dimana  sampel  1  dengan  9  sampel  lainnya,  sampel  2 dengan 9 sampel lainnya dan seterusnya. Untuk rata-rata similarity dari hasil pengujian tugas mahasiswa ini dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Hasil Pengujian Tugas Mahasiswa
No Pengujian Rata- Rata Similarity 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sampel 1 Sampel 2 Sampel 3 Sampel 4 Sampel 5 Sampel 6 Sampel 7 Sampel 8 Sampel 9 Sampel 10 80,81 % 80,81 % 72,47 % 80,81 % 80,81 % 73,22 % 67,56 % 64,02 % 73,22 % 77,51 %

## 3.3.2 Pengujian Black Box
Pengujian black  box merupakan  pengujian  yang dilakukan  dengan  mengamati  hasil  eksekusi  dari perangkat lunak. Hasil pengujian melakukan pengujian black box dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Pengujian Black Box No Model Uji Keberhasilan 1. Menambahkan folder tugas 100% 2. Tampilkan isi folder yang ditambahkan 100% 3. Input Parameter 100% 4. Run aplikasi 100% 5. 6. Tampilkan Hasil similarity Tampilkan isi text dari file yang dipilih 100% 100%

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  Winnowing  dapat digunakan untuk menguji plagiat pada tugas source code pemrograman  dengan  pemilihan  parameter  k-gram, bilangan  prima  dan window dengan  nilai  rata-rata similarity keseluruhan  dari  10  sampel  yang  diuji  yaitu 75,12  % . Pemilihan  nilai  parameter  k  dan w sangat berpengaruh  terhadap  nilai similarity yang  dihasilkan
yaitu  semakin  besar  nilai  k  dan w maka  semakin  kecil nilai similarity yang dihasilkan dan semakin kecil nilai k dan w maka  semakin  besar  juga  nilai  similarity  yang dihasilkan.  Sehingga  digunakan  nilai  k  =  2  untuk meningkatkan  peluang  dalam  menemukan  kesamaan antara  kedua  sampel  yang  dibandingkan  mengingat algoritma winnowing ini bekerja dengan cara melakukan pengecekan di setiap code yang diuji.

## Daftar Rujukan
[1] A.  Abdi,  N.  Idris,  R.  M.  Alguliyev,  and  R.  M.  Aliguliyev, “PDLK:  Plagiarism  detection  using  linguistic  knowledge,” Expert Syst. Appl. , 2015, doi: 10.1016/j.eswa.2015.07.048.
[2] N.  Alamsyah,  “Perbandingan  Algoritma  Winnowing  Dengan Algoritma  Rabin  Karp  Untuk  Mendeteksi  Plagiarisme  Pada Kemiripan  Teks  Judul  Skripsi,” Technol.  J.  Ilm. ,  2017,  doi: 10.31602/tji.v8i3.1116.
[3] S.  Schleimer,  D.  S.  Wilkerson,  and  A.  Aiken,  “Winnowing: Local Algorithms for Document Fingerprinting,” 2003.
[4] E.  G.  Hasan,  A.  Wicaksana,  and  S.  Hansun,  “The Implementation  of  Winnowing  Algorithm  for  Plagiarism
Detection in Moodle-based E-learning,” 2018,  doi: 10.1109/ICIS.2018.8466429.
[5] A.  Agung  Putri  Ratna,  D.  Lalita  Luhurkinanti,  I.  Ibrahim,  D. Husna,  and  P.  Dewi  Purnamasari,  “Automatic  Essay  Grading System for Japanese Language Examination Using Winnowing Algorithm,” 2018, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2018.8549789.
[6] R.  Sutoyo et  al. ,  “Detecting  documents  plagiarism  using winnowing  algorithm  and  k-gram  method,”  2018,  doi: 10.1109/CYBERNETICSCOM.2017.8311686.
[7] D.  Leman,  M.  Rahman,  F.  Ikorasaki,  B.  S.  Riza,  and  M.  B. Akbbar, “Rabin Karp and Winnowing Algorithm for Statistics of  Text  Document  Plagiarism  Detection,”  2019,  doi: 10.1109/CITSM47753.2019.8965422.
[8] B.  Sari  and  Y.  Sibaroni,  “Deteksi  Kemiripan  Dokumen Bahasa,” vol. 4, pp. 87–98,
2019, doi:
10.21108/indojc.2019.4.3.365.
[9] A.  H.  Purba  and  Z.  Situmorang,  “Analisis  Perbandingan Algoritma  Rabin-Karp  Dan  Levenshtein  Distance  Dalam Menghitung  Kemiripan  Teks,” J.  Tek.  Inform.  Unika  St. Thomas , vol. 02, pp. 24–32, 2017.
[10]  H.  Ajie  and  A.  Surya  Bangsa,  “Aplikasi  Pendeteksi  Dugaan Awal  Plagiarisme  Pada  Tugas  Siswa  Dan  Mahasiswa Berdasarkan  Kemiripan  Isi  Teks  Menggunakan  Algoritma Levenshtein Distance,” PINTER  J. Pendidik. Tek. Inform. dan Komput. , 2017, doi: 10.21009/pinter.1.1.4.
[11]  S. Sunardi, A. Yudhana, and I. A. Mukaromah, “Implementasi Deteksi  Plagiarisme  Menggunakan  Metode  N-Gram  Dan Jaccard Similarity Terhadap Algoritma Winnowing,” Transmisi , 2018, doi: 10.14710/transmisi.20.3.105-110.